인공지능연구원에서 개발한 A.I. Atelier는 인공지능(AI) 기술로 탄생한 새로운 시각예술 도구이다. 예술가의 창의성은 표현이라는 행위를 통해 비로 소 의미를 획득한다. 따라서 표현 도구를 다루지 못한다면 그 의미는 온전히 구현할 수 없다. A.I. Atelier는 끊임없이 의미의 실현을 모색하는 예술가적 창의성에 새로운 가능성을 제공한다. 발터 벤야민은 「기술 복제 시대의 예술작품」이라는 소논문에서 사진이나 영화와 같이 복제 가능한 기술로 탄생한 작품들도 고유의 예술성을 획득한다고 주장했다. 기존 표현 수단의 물리적 한계를 뛰어넘어 독창적인 이미지를 포착 하고 기록할 수 있기 때문이다. 그가 죽은 지 78년이 지난 지금, 그 때의 기술과는 차원이 다른 인공지능 시대가 도래 했다. 인공지능 기술은 지금까지 인류가 창조한 이미지를 재료로 삼아 누구도 체험하지 못한 예술의 영역을 개척하고 있다. 그 결과의 하나가 A.I. Atelier이다. 지금까지 인공지능 기술로 탄생한 화풍 변환 기술(Style Transfer)은 하나 의 이미지에 고흐나 피카소 등 특정한 화가의 화풍 하나를 선택해 입혀주는 수준이었다. A.I. Atelier는 한 발 더 나가 새로운 방식으로 작품을 생산할 수 있는 가능성을 제공한다. 이미지를 픽셀 단위로 쪼개 다양한 화풍을 동시에 적용 할 수 있다. 원 이미지에 없는 오브젝트를 새로 만드는 데도 한계가 없다. 인터넷이라는 바다에 잠자고 있는 무수히 많 은 예비 오브젝트를 실시간으로 찾아 추가하면 된다. 이런 과정으로 창작할 수 있는 이미지의 범위는 사실상 무제한에 가깝다. 결국, 필요한 건 상상력뿐이다.마음만 먹으면 누구나 예술가가 될 수 있는 길에 대해 이야기 해 본다.

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연사소개

미술과 거리가 있는 삶을 살아오다 광학현미경으로 들여다 본 이미지 세계에 탐닉하기 시작한 이후, 카메라 렌즈를 통해 세상을 보고 컴퓨팅 기술을 이용한 새로운 이미지 창출에 힘쓰고 있다. 비가시적인 세계를 가시의 세계로 끌어내는 연구를 거시 주제로 잡고 컴퓨터 비전과 머신 러닝 기술로 표현할 수 있는 알고리듬을 연구해 왔다. 실제 세계의 3차원 이미지 데이터를 2차원 평면에 비정형성으로 표현하는 것을 연구하고 최근에는 딥러닝 기술을 이용한 인공지능 도구(A.I. Atelier)로 사진과 그림을 재료로 하는 시각작품을 생산하고 있다. 인공지능연구원(AIRI) 협력 작가이며 생계와 삶의 활력을 불어 넣기 위해 대학교에서 학생들을 가르치고 있고 한국연구재단 후원을 받아 연구에 몰두하고 있다.

발표자료

참고자료

TBD

장소 및 시간

  • 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217 UST 과학기술연합대학원대학교, UST 대회의실
  • 시간: 7월 4일 10시
시간 A-USTaudi B-USTsci C-USTmeet D-ETRI212 E-ETRI224 F-ETRI219
10시 조수현
3분 강화학습 순한맛 SAC
이수진
AI시대의 예술작품 - AI Atelier를 이용하여
박해선
케라스 in 텐서플로우2.0
유용균
딥러닝과 최적설계
이현호
(실습)유니티 기반 드론 강화학습 (1)
정연준
아기다리고기다리던딥러닝 - 케라스로 띄어쓰기 정복하기 (1)
11시 안수빈
The Newbie Guide to Blogging & Visualization
김준태
나도 너도 모르는 Graph Neural Network의 힘
안종훈
설명가능한 AI for AI 윤리
이유한
I’m Kaggler - Why need kaggle?
이현호
(실습)유니티 기반 드론 강화학습 (2)
정연준
아기다리고기다리던딥러닝 - 케라스로 띄어쓰기 정복하기 (2)
13시 남기현
(이론)딥러닝으로 오디오 만나보기
김유민
딥러닝 모델 엑기스 추출(Knowlege Distillation)
홍원의
(실습)한페이지 논문잡기:찾고+읽고+쓰고+정리하기
서정훈
빽 투 더 Representation Learning: Visual Self-supervision을 중심으로
신경인
(실습)파이토치로 갈아타기 (1)
전미정
(실습)MS Azure ML Service와 함께하는 AutoML 사용하기(1)
14시 황준원
(실습)딥러닝으로 오디오 만나보기
김영하
AutomatedML 동향
홍원의
(실습)한페이지 논문잡기:찾고+읽고+쓰고+정리하기
송규예
Deeplema, 딥러닝 서비스상용화의 딜레마
신경인
(실습)파이토치로 갈아타기 (2)
전미정
(실습)MS Azure ML Service와 함께하는 AutoML 사용하기 (2)
15시 민규식
강화학습 환경 제작, Unity ML-agents와 함께하세요
김태진
구글 코랩 TPU 알아보기
김보섭
Structuring your first NLP project (1)
이진원
Efficient CNN 톺아보기
김경환,박진우
(실습)Rainbow로 달착륙부터 Atari까지 (1)
대전AI거버넌스
AI 거버넌스 구성
16시 옥찬호
카드게임 강화학습 환경 개발기 - 하스스톤
김형섭
GAN 동향
김보섭
Structuring your first NLP project (2)
차금강
설명가능한 강화학습
김경환,박진우
(실습)Rainbow로 달착륙부터 Atari까지 (2)
대전AI거버넌스
AI 적용 가속화 방안
17시 김태영
이제
김태영
하이퍼파라미터
김태영
튜닝은
김태영
케라스 튜너에게
김태영
맡기세요
대전AI거버넌스
한계 및 목표치 설정
  • 점심시간은 12시 ~ 13시입니다.
  • 각 세션은 45분 발표, 5분 질의응답, 10분 휴식 및 이동입니다.
  • UST과 ETRI사이는 도보로 10분이내 거리에 있습니다. 따라서 쉬는 시간을 이용해서 이동하시면 됩니다.

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참가신청


신청은 아래 링크에서 해주세요~

» 신청하기 «

딥러닝을 시작하는 이유는 달라도 딥러닝을 계속 하는 이유 중 하나는 바로 ‘함께하는 즐거움’이지 않을까합니다. 작년 6월 말 대전에서 “1st 함께하는 딥러닝 컨퍼런스”에 400명 넘게 모여 즐겁게 인공지능 및 딥러닝 관한 다양한 주제로 톡을 나누었습니다. 그간 매일 논문만 읽어도 못 따라갈 만큼 새로운 연구가 쏟아지고 있고, 그 활용 사례 및 관심 또한 각 분야에 퍼져가고 있습니다. 대전은 전국 각지에서 오시기에 접근성이 용이하고, 정부출연연구원 및 정부청사, 우수한 대학교, 대기업의 기술 연구소, 최첨단 기술 중심의 벤처회사들이 밀집된 지역인 만큼 지식공유의 즐거움을 나누고자 합니다.

별도의 참가비는 없습니다. 연사분들도 여러분과 즐기게 위해 재능기부합니다. 주차공간이 협소하므로 대중교통을 이용해주세요.

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  • 일시: 2019년 7월 4일 (10시~18시)
  • 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217
    • 과학기술연합대학원대학교 - 대전광역시 유성구 가정로 217
    • ETRI 융합기술연구생산센터 - 대전광역시 유성구 가정로 218
  • 주최: (주)인스페이스 - (주)인스페이스는 한국항공우주연구원 출신 연구원들이 시작한 벤처회사로 위성지상국 개발 및 활용 전문 기술을 기반으로 사업 영역을 확장하고 있습니다. 현재 “태양에서 세포까지 딥러닝”, “게임에서 우주까지 강화학습”의 모토로 여러분야 인공지능을 적용하고자 활발히 연구 개발 중입니다. 인공지능은 기술을 넘어 산업체, 학계, 정부출연연과 오픈 커뮤니티의 공동상생할 수 있는 생태계를 만들고 있기 때문에 인스페이스는 대전을 중심으로 인공지능 생태계를 위한 소통의 장을 형성하기 위해 노력하고 있으며 확대할 계획입니다.
  • 주관: 대딥사, 케라스 코리아, 캐글 코리아, RL 코리아
  • 후원:
    • UST 과학기술연합대학원대학교
    • ETRI 융합기술연구생산센터
    • 대전정보문화산업진흥원
    • (주)유클리드소프트 - 유클리드소프트는 정부부처 및 공공기관 서비스 개발과정에서 축적한 솔루션 기반 탄탄한 기술력 위에 빅데이터 분석, AI기반 CCTV 행동 패턴 분석, CNN, RNN, GAN 등 최신 기술을 접목하여, 고객의 핵심 가치에 더 나은 핵 가치를 제공하고자 계속 노력하고 있는 덕후 개발자들의 회사입니다.
  • 대상: 인공지능 및 딥러닝에 관심있거나 관련 연구를 수행하시는 분들 (약 700명)
    • 트랙 A: UST 강당 300명
    • 트랙 B: UST 사이언스홀 65명
    • 트랙 C: UST 대회의실 35명
    • 트랙 D: ETRI 융합기술연구생산센터 212호 대회의실 180명
    • 트랙 E: ETRI 융합기술연구생산센터 224호 중회의실 50명
    • 트랙 F: ETRI 융합기술연구생산센터 219호 중회의실3 20명

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